最小化团队均方误差的多智能体估计与滤波
系统与控制
2021-08-27 v4 系统与控制
摘要
受自动驾驶汽车和无人机分散式控制中产生的估计问题的启发，我们考虑了多智能体估计与滤波问题，其中多个智能体基于分散信息生成状态估计，目标是最小化一个耦合的均方误差，我们称之为\emph{团队均方误差}。我们将所得估计称为最小团队均方误差 (MTMSE) 估计。我们证明 MTMSE 估计不同于最小均方误差 (MMSE) 估计。我们推导了 MTMSE 估计的闭式表达式，它是观测的线性函数，其中相应的增益取决于耦合估计误差的权重矩阵。然后我们考虑一个滤波问题，其中一个线性随机过程由多个智能体监测，这些智能体可以通过通信图（带延迟）共享它们的观测。我们推导了递归计算 MTMSE 估计的表达式。为了说明所提方案的有效性，我们考虑了一个估计车队中车辆之间距离的例子，并表明 MTMSE 估计显著优于 MMSE 估计和一致性 Kalman 滤波估计。
引用
@article{arxiv.1903.12018,
title = {Multi-agent estimation and filtering for minimizing team mean-squared error},
author = {Mohammad Afshari and Aditya Mahajan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.12018},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 7 figures, Submitted to the IEEE Transactions on Signal Processing